Method to generate growth and degrowth models obtained from differential equations applied to agrarian sciences / Método gerador de modelos de crescimento e decrescimento obtidos a partir de equações diferenciais aplicado as ciências agrárias

ABSTRACT

This study aims to propose a method to generate growth and degrowth models using differential equations as well as to present a model based on the method proposed, compare it with the classic linear mathematical models Logistic, Von Bertalanffy, Brody, Gompertz, and Richards, and identify the one that best represents the mean growth curve. To that end, data on Undefined Breed (UB) goats and Santa Inês sheep from the works of Cavalcante et al. (2013) and Sarmento et al. (2006a), respectively, were used. Goodness-of-fit was measured using residual mean squares (RMS), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), mean absolute deviation (MAD), and adjusted coefficient of determination . The models parameters (?, weight at adulthood; ?, an integration constant; ?, shape parameter with no biological interpretation; k, maturation rate; and m, inflection point) were estimated by the least squares method using Levenberg-Marquardt algorithm on the software IBM SPSS Statistics 1.0. It was observed that the proposed model was superior to the others to study the growth curves of goats and sheep according to the methodology and conditions under which the present study was carried out.

RESUMO

O objetivo deste trabalho é propor um método gerador de modelos de crescimento e decrescimento por meio de equações diferenciais, bem como apresentar um modelo a partir do método proposto, compará-lo entre os modelos matemáticos não lineares clássicos seguintes, Logístico, Von Bertalanffy, Brody, Gompertz, e Richards e identificar aquele que representa melhor a curva média de crescimento. Para isso, foram utilizados dados de caprino (SRD - Sem Raça Definida) e de ovinos da raça Santa Inês oriundos, respectivamente, dos trabalhos de Cavalcante et al. (2013) e Sarmento et al. (2006a). A qualidade de ajuste foi medida por meio do quadrado médio do resíduo (QMR), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), desvio médio absoluto (DMA) e coeficiente de determinação ajustado . Os parâmetros dos modelos (?, peso à idade adulta; ?, uma constante de integração; ?, parâmetro de forma sem interpretação biológica; k, taxa de maturação; e m, ponto de inflexão) foram estimados pelo método de mínimos quadrados utilizando o algoritmo de Levenberg-Marquardt por meio do Software IBM SPSS Statistics 1.0. Observou-se que o modelo Proposto foi superior aos outros modelos para o estudo das curvas de crescimento de caprinos e ovinos de acordo com a metodologia e condições em que foi desenvolvido o presente estudo.